逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression ...
回归算法 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删 一 线性回归 是bias 偏置项 线性回归算法代码实现 具体实现: theta , theta 同时更新 可以我用jupyter写的版本 格式会好看点 :https: douzujun.github.io page E B E D AE E C E E E AC E AE B E B E E BD E AE E B Code E BB E BE E ...
2018-01-28 10:36 0 5236 推荐指数:
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 【损失函数】 用线性函数去拟合数据,那么问题来了,到底什么样子的函数最能表现样本?对于这个问题,自然而然便引出了损失函数的概念,损失函数是一个用来评价样本数据与目标函数(此处为线性函数)拟合程度的一个指标。我们假设,线性函数 ...
Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来。 ...
线性回归(Linear Regression),亦称为直线回归,即用直线表示的回归,与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程,即μy=β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm,其中β0是常数项,βi是自变量Xi的回归系数,M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2 ...
在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 ...
应该是去年的这个时候,我开始接触机器学习的相关知识,当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器:决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等;另外较为认真地复习了统计学,学习了线性回归,也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习 ...
本文讲梯度下降(Gradient Descent)前先看看利用梯度下降法进行监督学习(例如分类、回归等)的一般步骤: 1, 定义损失函数(Loss Function) 2, 信息流forward propagation,直到输出端 3, 误差信号back propagation。采用 ...
一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相 ...